大多數的研究多探討個人知覺對其個人情緒狀態、態度或行為之影響，但是在少部分特定的研究中，研究者想瞭解在一段關係中，探究自己對自己的影響，以及另一伴對自己的影響時，則須採用對偶分析(Actor-Partner Interdependence Model，APIM)，其中常見的對偶資料包含夫妻、情侶、師徒關係等。
本篇重點即在協助你瞭解如何將原始數據資料轉換為對偶數據資料，並使用Kenny學者發展之線上對偶資料分析系統，分析對偶數據資料。
對偶分析範例：父母親婚姻適應對其產後憂鬱之影響，其中我們想知道個人的婚姻適應對其自身產後憂鬱的影響，同時亦想知道配偶的婚姻適應是否也會影響自己的產後憂鬱。
資料輸入方法
第1欄(對偶)：以成對的爸媽為1個對偶，同一個家庭的爸爸和媽媽編號應為相同。換言之，當有10個對偶其是由10個爸爸和10個媽媽所組成。
第2欄(個人)：對偶資料包含兩個人，所以本篇將1定義為爸爸，2定義為媽媽。
第3欄(婚姻適應A)：Actor(自己的)婚姻適應分數
第4欄(產後憂鬱A)：Actor(自己的)產後憂鬱分數
第5欄(婚姻適應P)：Partner(配偶的)婚姻適應分數
第6欄(產後憂鬱P)：Partner(配偶的)產後憂鬱分數
備註：第5欄和第6欄的計算方式請參考下圖，在E欄中，在E2欄位中輸入=C3，在E3欄位中輸入=C2，剩餘欄位直接下拉即可。
將Excel的資料匯入至SPSS檔案中。
在SPSS檔案中的命名，請以英文為主(因後續對偶分析須採用線上系統，其僅能讀取英文)，其中請將自己的婚姻適應和產後憂鬱分數標註A，配偶的的婚姻適應和產後憂鬱分數標註P。
請至對偶資料線上分析網址：https://davidakenny.shinyapps.io/APIM_MM/
Step1 Select Data：此系統可讀取數據檔案格式包含SPSS.SAV和EXCEL.CSV，請選擇檔案上傳的形式之後，再將檔案上傳。
Step2 Variables：
1.勾選「Check To View Variables List」
2.在Dyad Identification Variable：選擇dyad
3.在Outcome Variable Name in Data：選擇A_depression
4.在Outcome Variable Name for Text：輸入depression(輸入依變數的命名，可自訂)
5.在Actor and Partner Variable Input Options：選擇Check
6.在Check Actor Variables：選擇A_maritaladjustment (自己的自變數)
7.在Check Partner Variables：選擇P_maritaladjustment (配偶的自變數)
8.在Predictor Variable Names for the Text Output：marital adjustment(輸入自變數的命名，可自訂)
Step3
1.選擇「Distinguishable 」，並勾選fully distinguishable
2.在「distinguishing variable name in the dataset」中選擇在同一對偶樣本中雙方關係的區隔變數，例如本篇是以gender為劃分，這邊以individual為命名，所以選擇individual。
Step4 按下「Estimate the Actor-Partner Interdependence Model」
Step 5查看分析結果，此系統提供文字(text)、表格(tables)、圖(figures)等分析結果，提供給分析者做為參考。
根據上述分析結果顯示：
(1)夫妻各自的憂鬱情緒對自己的婚姻適應具有顯著的負向預測效果，即存有actor effect。
(2)夫妻各自的憂鬱情緒對伴侶的婚姻適應也具有顯著的負向預測效果，即存有partner effect。
由此結果反映，在探討一些對偶關係時，應同時考量另一伴(伴侶)對研究對象的影響，以更詳細瞭解整體社會科學研究的現象。
對偶資料分析，你學起來了嗎?
